パチスロを打っていると、「高設定挙動だったのに夕方から急落した」「低設定だと思って捨てた台がその後急上昇した」という経験を誰もが持っています。この現象を引き起こすのが、統計学における「確率の偏り（ブレ）」です。
ボーナスの抽選や小役の抽選は、毎ゲーム独立した確率で抽選が行われる「独立試行」です。どれほど高い設定であっても、短期的には確率以下の当選回数に偏ることがあり、逆に低設定でも一時的に驚異的な引きを発揮することがあります。
あるゲーム数 N の中で、確率 P の事象が K 回発生する確率は、統計学における「二項分布」で記述されます。 試行回数（回転数）が少ない段階では、この二項分布の幅（誤差の範囲）が非常に広く、どの設定であるかを特定することが統計的に不可能です。
試行回数が極限まで大きくなると、実際の出現率は本来の理論確率に限りなく近づいていきます。これが確率論における「大数の法則」です。パチスロ設定判別においては、この「大数の法則」が十分に効くレベルまで回転数を稼ぐ必要があります。
一般的なパチスロ機において、設定判別要素としてよく使われる「ぶどう確率」や「ボーナス合算」を例にとると、統計学的な誤差を無視できるレベル（信頼区間が十分に狭まるレベル）に達するまでには、以下のゲーム数が目安となります。
人間は、短期的な偏りを目撃すると「これは設定6に違いない」といった認知のバイアス（思い込み）を起こしやすい生き物です。だからこそ、自分の勘ではなく、ベイズ推定などの統計処理を行って期待度を％で算出するツールを活用し、客観的かつ合理的に押し引きを判断することが重要です。